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人工智能与生物医学
1
作者
赵东宇
王宪
《生理科学进展》
北大核心
2025年第3期199-201,共3页
近年来,人工智能技术的迅猛发展正在深刻改变生物医学领域的研究范式与临床实践。在多组学测序数据、医学影像数据、临床诊疗数据等多模态数据的爆炸式增长的背景下,传统生物医学研究中的数据分析方法难以满足生物医学大数据挖掘需求。...
近年来,人工智能技术的迅猛发展正在深刻改变生物医学领域的研究范式与临床实践。在多组学测序数据、医学影像数据、临床诊疗数据等多模态数据的爆炸式增长的背景下,传统生物医学研究中的数据分析方法难以满足生物医学大数据挖掘需求。而人工智能,尤其是深度学习大模型的应用,为这一困局提供了革命性解决方案:它不仅能够从海量多模态数据中挖掘潜藏的生物规律,还可以通过构建跨尺度、多层次的深度学习模型,从而推动生物医学研究与临床疾病诊疗[1]。
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关键词
多组学测序数据
医
学
影像数据
生物医
学
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职称材料
题名
人工智能与生物医学
1
作者
赵东宇
王宪
机构
北京大学基础医学院医学生物信息学系
北京大学血管稳态与重构全国重点实验室
北京大学基础医学院生理学与病理生理学系
出处
《生理科学进展》
北大核心
2025年第3期199-201,共3页
文摘
近年来,人工智能技术的迅猛发展正在深刻改变生物医学领域的研究范式与临床实践。在多组学测序数据、医学影像数据、临床诊疗数据等多模态数据的爆炸式增长的背景下,传统生物医学研究中的数据分析方法难以满足生物医学大数据挖掘需求。而人工智能,尤其是深度学习大模型的应用,为这一困局提供了革命性解决方案:它不仅能够从海量多模态数据中挖掘潜藏的生物规律,还可以通过构建跨尺度、多层次的深度学习模型,从而推动生物医学研究与临床疾病诊疗[1]。
关键词
多组学测序数据
医
学
影像数据
生物医
学
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
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1
人工智能与生物医学
赵东宇
王宪
《生理科学进展》
北大核心
2025
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